基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形模型分析研究.pdf

1、變形監(jiān)測(cè)貫穿建筑物從施工到投入生產(chǎn)的整個(gè)過(guò)程，通過(guò)變形監(jiān)測(cè)，可以及時(shí)掌握建筑物的變形規(guī)律。建立建筑物的變形預(yù)測(cè)模型，發(fā)現(xiàn)異常情況迅速采取保護(hù)措施，以確保建筑物能正常安全運(yùn)營(yíng)。由于衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)，三維激光掃描技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，變形監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)越來(lái)越復(fù)雜，如何從大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息中有效的提取與挖掘有用信息，及時(shí)做出變形預(yù)測(cè)，具有重要意義。變形分析的重要部分是變形預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)前的數(shù)據(jù)處理同樣非常重要。本論文主要研究小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變

2、形分析模型，包括：①研究非線性小波變換閾值去噪方法；②研究基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的優(yōu)化改進(jìn)方法；③研究基于小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法結(jié)合的綜合模型預(yù)測(cè)方法。
　　論文針對(duì)變形數(shù)據(jù)噪聲的復(fù)雜多樣性，從理論上提出了非線性小波變換閾值法去噪新方法，通過(guò)構(gòu)建一類(lèi)新閾值函數(shù)達(dá)到更好的去噪目的。對(duì)不同的信號(hào)進(jìn)行去噪實(shí)驗(yàn)，取得較好實(shí)驗(yàn)效果。為獲取更佳的去噪效果，本文進(jìn)一步研究了小波變換的最佳小波分解層數(shù)的確定、最優(yōu)小波基的選擇問(wèn)題，并進(jìn)行效果實(shí)

3、驗(yàn)。
　　建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測(cè)模型、小波分析與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助性結(jié)合、小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入式結(jié)合的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。梯度下降法雖然可以尋優(yōu)，但其容易陷入局部極值。為克服這一缺點(diǎn)，本文引入粒子群算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法易于早熟的缺陷，構(gòu)造了一種新的粒子群算法，結(jié)合遺傳變異算子的自應(yīng)慣性權(quán)重優(yōu)化算法，實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)的粒子群算法尋優(yōu)能力比標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法更好。
　　將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)有力逼近能力與小波分析的局